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hbaserest命名空间，hbase查看命名空间

命名IT技术

在JAVAAPI中,删除命名空间的代码为1、解 在Java中，可以使用JDBC（Java Database Connectivity）来进行数据库操作 。JDBC是Java提供的用于与数据库进行连接、查询、更新等操作的API 。
2、For input string 错误通常是在Java程序中使用了非数字字符串来解析为数字时发生的 。典型的情况就是使用Integer.parseInt()或Double.parseDouble()等方法将字符串转换为数字，如果字符串中含有非数字字符将会抛出异常 。
3、static 变量在 Java 中是属于类的，它在所有的实例中的值是一样的 。当类被 Java 虚拟机载入的时候 ， 会对 static 变量进行初始化 。
4、当使用 Java API 操作 HDFS 时，可以使用 FileSystem.listFiles() 方法来获取文件列表 。该方法接受一个 Path 对象，表示要列举文件的目录，并返回一个 RemoteIteratorLocatedFileStatus 对象，该对象可用于迭代目录中的文件 。
5、从Vector类型的对象v删除所有元素的最好方法是：v.removeAllElements()；假设Vector类型的对象v包含字符串“Hello” 。
hbase的特点HBase采用了数据冗余和自动故障恢复的机制，可以保证数据的高可靠性 。它将数据副本存储在不同的服务器上，并在主节点故障时自动切换到备用节点 ， 确保数据的持久性和可用性 。
容量大：HBase 分布式数据库中的表可以存储成千上万的行和列组成的数据 。面向列：HBase 的数据在表中是按照某列存储的，根据数据动态地增加列，并且可以单独对列进行各种操作 。
非关系型数据库，列存储和文档存储(查询低延迟)，hbase是nosql的一个种类 ， 其特点是列式存储 。
可伸缩的特点 。是谷歌BigTable的开源实现，主要用来存储非结构化和半结构化的松散数据 。HBase的目标是处理非常庞大的表，可以通过水平扩展的方式，利用廉价计算机集群处理由超过10亿行数据和数百万列元素组成的数据表 。
Hbase与HDFS是什么关系?他们的关系是：hbase是一个内存数据库，而hdfs是一个存储空间；是物品和房子的关系 。hdfs只是一个存储空间，他的完整名字是分布式文件系统 。从名字可知他的作用了 。
具体来说，HBase使用HFile作为基本的数据存储格式，这与HDFS是类似的 。但是，HBase不仅使用HDFS来存储数据，而且还通过与Hadoop生态系统中的其他组件（如MapReduce和Pig）集成，以支持高效的并行处理和分析数据的能力 。
与HDFS不同的是，HBase是建立在HDFS之上的，它可以提供实时的、随机的、读写操作 。同时，在数据访问上，HBase提供的是键值对访问模式，而不像HDFS是以文件为单位进行访问 。
HBase系统架构如下所示，包括客户端、Zookeeper服务器、Master主服务器、Region服务器 。一般而言，HBase会采用HDFS作为底层数据存储 。
hbase的副本与hdfs的副本之间没有任何关系 。hbase的副本是对历史数据的备份，是新旧数据，而非相同数据的copy；hdfs的副本是同一数据的copy 。hbase的数据文件存放在hdfs上，但是在hdfs上具体如何存储对hbase是透明的 。
首先Hbase是依赖于HDFS和zookeeper的 。Zookeeper分担了Hmaster的一部分功能 ， 客户端进行DML语句的时候，都是先跟ZK交互 。
Hbase读写原理Hbase是Hadoop的一个存储组件可以提供低延迟的读写操作 ， 它一般构建在HDFS之上，可以处理海量的数据 。Hbase有个很好的特性是可以自动分片，也就是意味着当表的数据量变得很大的时候，系统可以自动的分配这些数据 。
为了减少flush过程对读写的影响，HBase采用了类似于两阶段提交的方式，将整个flush过程分为三个阶段：要避免“写阻塞”，貌似让Flush操作尽量的早于达到触发“写操作”的阈值为宜 。
Hbase数据是按列存储-每一列单独存放 。列存储的优点是数据即是索引 。访问查询涉及的列-大量降低系统I/O。并且每一列由一个线索来处理 ， 可以实现查询的并发处理 。基于Hbase数据类型一致性，可以实现数据库的高效压缩 。
使用HBase提供的TableOutputFormat，原理是通过一个Mapreduce作业将数据导入HBase 还有一种方式就是使用HBase原生Client API（put）前两种方式因为须要频繁的与数据所存储的RegionServer通信 。
HBase是什么呢,都有哪些特点呢?HBase是一种分布式、可扩展的NoSQL数据库 ， 它是基于Hadoop的HDFS文件系统构建的 。HBase被设计用来处理海量数据，并提供高可靠性、高性能的读写操作 。
【hbaserest命名空间，hbase查看命名空间】容量大：HBase 分布式数据库中的表可以存储成千上万的行和列组成的数据 。面向列：HBase 的数据在表中是按照某列存储的，根据数据动态地增加列 ， 并且可以单独对列进行各种操作 。
hbase的特点：高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的 。HBase – Hadoop Database ， 是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统，利用HBase技术可在廉价PC Server上搭建起大规模结构化存储集群 。
非关系型数据库，列存储和文档存储(查询低延迟)，hbase是nosql的一个种类，其特点是列式存储 。
分区容错性：HBase是一个分布式数据库 ， 在设计时就考虑了分区容错性，通过数据的分布式存储和副本机制来保证数据的可靠性和容错性 。当系统出现分区时 ， HBase可以通过副本机制来保证数据的可用性 。
列簇：数据在行中被组织成列簇，每行有相同的列簇 ， 但是在行之间，相同的列簇不需要有相同的列修饰符 。在引擎中，HBase将列簇存储在它自己的数据文件中 ， 所以，它们需要事先被定义 ， 此外，改变列簇并不容易 。
phoenix停用hbase后errord. 创建Phoenix二级索引后，只能通过Phoenix接口加载数据，直接操作hbase无效的，也就是说只能通过jdbc和加载CSV文件方式加载数据 。e. 为已有数据phoenix表补建索引，亦可能导致超时中断 。
你可以创建Phoenix 表(table)和视图(view)通过 CREATE TABLE/CREATE VIEW 在已存在的HBase表上执行DLL语句 。两种情况下都不会改变Hbase的元数据 。对于 CREATE TABLE ，我们会创建任何不存在的元数据(table，column families) 。
由于phoenix本质上在HBase读写数据 ， 所以HBase集群的性能影响是最大的 ， 一般使用多节点(一般hadoop集群节点要大于等于5个)、SSD、更大的内存与缓存和对phoenix/hbase/hadoop配置参数进行调优能获得更大性能的提升 。
对于可变表 ， 这个限制应用于所有列族中的列 。对于不可变表，这个限制应用于每一个列簇 。默认情况下，任何一个新的phoenix表将会使用列映射特性 。
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